深圳LangChain培训

本次由讲师主导的深圳（线上或线下）培训，面向高级AI研究人员和政策制定者，旨在探讨AI开发的伦理影响，并学习如何在利用LangChain构建AI解决方案时应用伦理准则。

培训结束后，参与者将能够：

• 识别使用LangChain进行AI开发中的关键伦理问题。
• 理解AI对社会和决策过程的影响。
• 制定构建公平和透明AI系统的策略。
• 将伦理AI准则应用于基于LangChain的项目中。

这种由讲师指导的 深圳 现场培训（在线或现场）面向希望利用 LangChain 创建直观且使用者友好的 Web 应用程式的中级 Web 开发人员和 UX 设计人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
• 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
• 将 API 整合到 Web 应用程式中，以提高交互性和用户参与度。
• 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
• 分析使用者行为数据以微调 Web 应用程式性能和体验。

这种由 讲师指导的 深圳 现场现场培训（在线或现场）面向希望了解如何使用 LangChain 和 API 自动执行重复性任务和工作流的初级业务分析师和自动化工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
• 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
• 利用 LangChain 连接各种 API 以实现高效的业务流程。
• 使用 API 和 LangChain 的自动化功能创建和自动化自定义工作流程。

LangGraph 是一个框架，用于构建具有持久状态和执行精确控制的多参与者 LLM 应用程序，作为可组合的图。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中高级专业人士，旨在帮助他们设计、实施和操作基于 LangGraph 的法律解决方案，并确保必要的合规性、可追溯性和治理控制。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计特定于法律的 LangGraph 工作流程，确保可审计性和合规性。
• 将法律本体和文档标准集成到图状态和处理中。
• 实施防护措施、人工审批和可追溯的决策路径。
• 在生产环境中部署、监控和维护 LangGraph 服务，确保可观测性和成本控制。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这种讲师指导的 深圳 现场培训（在线或现场）面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
• 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
• 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
• 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。

LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者 LLM 应用的框架，通过可组合的图结构实现持久状态和执行控制。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级专业人士，旨在帮助他们设计、实施和运营基于 LangGraph 的金融解决方案，确保其具备适当的治理、可观测性和合规性。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计与监管和审计要求一致的金融专用 LangGraph 工作流。
• 将金融数据标准和本体集成到图状态和工具中。
• 为关键流程实施可靠性、安全性和人工介入控制。
• 部署、监控和优化 LangGraph 系统，以满足性能、成本和 SLA 要求。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

这种由 讲师指导的 深圳 现场现场培训（在线或现场）面向高级数据工程师和 DevOps 专业人员，他们希望通过将 LangChain 的功能与各种云服务集成来利用 LangChain 的功能。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
• 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
• 扩展对话代理并将其部署到云中，以实现即时交互。
• 在云环境中实施监控和安全最佳实践。

LangGraph 支持由 LLM 驱动的有状态、多参与者工作流，并能精确控制执行路径和状态持久化。在医疗领域，这些功能对于合规性、互操作性以及构建符合医疗工作流的决策支持系统至关重要。

本次讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级专业人员，旨在帮助他们设计、实施和管理基于 LangGraph 的医疗解决方案，同时应对监管、道德和操作挑战。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
• 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准（FHIR、SNOMED CT、ICD）集成。
• 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
• 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 基于真实案例的实践练习。
• 在实时实验环境中进行实施实践。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

LangGraph 是一个用于构建有状态、多参与者 LLM 应用的框架，它支持将应用构建为具有持久状态和执行控制的可组合图。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向高级 AI 平台工程师、AI DevOps 和 ML 架构师，旨在帮助他们优化、调试、监控和操作生产级 LangGraph 系统。

通过本培训，参与者将能够：

• 设计和优化复杂的 LangGraph 拓扑结构，以提高速度、降低成本并增强可扩展性。
• 通过重试、超时、幂等性和基于检查点的恢复机制来构建可靠性。
• 调试和追踪图执行过程，检查状态，并系统地复现生产问题。
• 为图添加日志、指标和追踪，部署到生产环境，并监控 SLA 和成本。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

这种由 讲师指导的 深圳 现场培训（在线或现场）面向希望加深对对话代理的理解并将 LangChain 应用于实际用例的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LangChain 的基础知识及其在构建对话代理中的应用。
• 使用 LangChain 开发和部署对话代理。
• 将对话代理与 API 和外部服务整合。
• 应用 Natural Language Processing (NLP) 技术来提高对话代理的性能。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向所有技能水平的开发人员和IT专业人员，旨在帮助他们无需编写大量代码即可使用AI自动化任务和流程。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用n8n的可视化编程界面设计和实现复杂的工作流。
• 使用LangChain将AI功能集成到工作流中。
• 为各种用例构建自定义聊天机器人和虚拟助手。
• 使用AI代理进行高级数据分析和处理。

LangGraph 是一个基于图的编排框架，支持条件化、多步骤的 LLM 和工具工作流，非常适合自动化和个性化内容管道。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向中级营销人员、内容策略师和自动化开发人员，旨在帮助他们使用 LangGraph 实现动态、分支的电子邮件营销活动和内容生成管道。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
• 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
• 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
• 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。

课程形式

• 互动式讲座和小组讨论。
• 动手实验，实现电子邮件工作流和内容管道。
• 基于场景的练习，涵盖个性化、分段和分支逻辑。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

这种以讲师为主导的深圳（在线或现场）现场培训面向希望学习LangChain核心概念和架构并获得构建AI驱动应用程序的实用技能的初级到中级开发人员和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 掌握LangChain的基本原理。
• 设置和配置LangChain环境。
• 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 （LLM） 交互。
• 使用LangChain开发简单的应用程序。

LangGraph 是一个用于构建图结构 LLM 工作流的框架，支持分支、工具使用、内存和可控执行。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级工程师和产品团队，他们希望将 LangGraph 的图逻辑与 LLM 代理循环相结合，以构建动态、上下文感知的应用程序，如客户支持代理、决策树和信息检索系统。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设计基于图的工作流，协调 LLM 代理、工具和内存。
• 实现条件路由、重试和回退，以确保稳健执行。
• 将检索、API 和结构化输出集成到代理循环中。
• 评估、监控并强化代理行为，以确保可靠性和安全性。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行引导实验和代码演练。
• 基于场景的设计练习和同行评审。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用LangChain框架构建AI驱动应用的中级开发者和软件工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 理解LangChain的基础知识及其组件。
• 将LangChain与GPT-4等大型语言模型（LLMs）集成。
• 使用LangChain构建模块化AI应用。
• 解决LangChain应用中的常见问题。

LangGraph 是一个用于构建图结构 LLM 应用的框架，支持规划、分支、工具使用、内存和可控执行。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初级开发者、提示工程师和数据从业者，旨在帮助他们使用 LangGraph 设计和构建可靠的多步骤 LLM 工作流。

培训结束后，参与者将能够：

• 解释 LangGraph 的核心概念（节点、边、状态）及其使用场景。
• 构建支持分支、调用工具和保持内存的提示链。
• 将检索和外部 API 集成到图工作流中。
• 测试、调试和评估 LangGraph 应用的可靠性和安全性。

课程形式

• 互动讲座和引导讨论。
• 在沙盒环境中进行指导实验和代码演练。
• 基于场景的设计、测试和评估练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。